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简单对比几种全文引擎的区别

Lucene是一个基于Java开发的全文检索基础包，使用起来繁杂，且默认不支持分布式检索
Solr是基于Lucene开发的一个搜索工具。抽象度更高，使用更简单，且提供一个控制面板。
ElasticSearch也是基于Lucene开发的。同样是高度抽象，并提供了一个非常强大的DSL检索功能，可以很方便的检索出数据。
Solr和ES的区别主要在于：ES有强大的实时检索能力而不怎么掉速，Solr创建索引的同时，检索速度会下降。如果不考虑实时检索，Solr的速度更快。Solr社区更成熟。ES使用更方便更现代化。
Sphinx是俄罗斯人开发的一个全文检索引擎，使用C++开发。性能比Java开发的es和solr高，但是在社区繁荣度上，比ES和solr差很多。比如中文分词器，sphinx的coreseek插件已经停更了。sphinx有个非常好的地方就是可以作为MySQL插件使用。

环境搭建

随着容器化的发展，我们大部分环境都切换到Docker上了。本篇博文的环境通过Docker搭建。

ES在Docker中搭建

我使用的是ES7.4.2


docker run --name es -d  -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms128m -Xmx128m" -v d:/elasticsearch/es7.4.2/data:/usr/share/elasticsearch/data -v d:/elasticsearch/es7.4.2/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins elasticsearch:7.4.2

我这里把Docker中的es数据目录和插件目录映射到本机，方便操作。实际线上部署也应该映射数据目录到宿主机，防止数据丢失。

搭建Kibana可视化环境


docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.31.115:9200 -p 5601:5601 -e "I18N_LOCALE=zh-CN" -d kibana:7.4.2

运行成功后，在Docker控制面板上，就可以看到两个正在运行的容器了。

在本机浏览器访问 http://localhost:5601/ 即可打开Kibana仪表盘。

ElasticSearch基本概念

用数据库的概念来对比ES的概念

数据库	ElasticSearch
database 库	index 索引
table 表	type 类型 7.x已经废除
row 行	document 文档
column 列	field 字段
chema 表结构	mapping 映射
SQL	DSL
select	GET
update	PUT
delete	delete

上手ElasticSearch的DSL

ES有两种方式操作：1.url方式，2.http请求中的body提交json dsl

创建一个索引


PUT /qingcheng

删除一个索引


DELETE /qingcheng

创建mapping


PUT /qingcheng
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "createtime": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}
 
响应
 
{
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "qingcheng"
}

在ES7中已经不支持映射mapping的时候，指定_doc名称了。ES会给一个默认的_doc名称

新增字段


PUT /qingcheng/_mapping
{
  "properties":{
    "sex":{
      "type":"integer"
    }
  }
}

在ES中只能新增字段，无法修改已有字段。如果需要需改已有字段，只能重新创建索引，然后使用reindex迁移数据到新的索引。

查看索引


GET /qingcheng/_mapping
 
结果
{
  "qingcheng" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "age" : {
          "type" : "integer"
        },
        "createtime" : {
          "type" : "date"
        },
        "name" : {
          "type" : "text"
        },
        "sex" : {
          "type" : "integer"
        }
      }
    }
  }
}

插入以及数据

多次put同一个id到es，那就是更新了


POST /qingcheng/_doc/1
{
  "name":"青城",
  "age":30,
  "createtime":"2021-03-21",
  "sex":1
}

使用Post请求，在_doc的type中插入id为1的一条数据。id可以自定义格式，可以为数字以及自定义字符串

查看数据


GET /qingcheng/_doc/1

数据检索的格式为 GET /索引名称/_search + json格式的body

基本搜索


GET /qingcheng/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "default_field": "name",
      "query": "青城"
    }
  }
}

范围搜索


GET /qingcheng/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 10,
        "lte": 50
      }
    }
  }
}

分页搜索


GET /qingcheng/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "青"
    }
  }, 
  "from": 0,  //从多少条开始
  "size": 20  //取多少条
}

排序


GET /qingcheng/_search
{
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

复杂搜索

在ES搜索中，一般会存在多个条件，类似于sql的and or等操作。在ES中使用bool操作来连接多个条件，must 必须满足，should：满足最好，不满足也没关系（如果满足，es的搜索评分会更高，结果更靠前）


GET /qingcheng/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "青"
          }
        },
        {
          "range": {
            "age": {
              "gte": 10,
              "lte": 50
            }
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "range": {
            "age": {
              "gte": 10,
              "lte": 50
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

聚合

在ES中，聚合使用eggs来操作。可快速求出最大、平均、等值。


GET /qingcheng/_search
{
  "aggs": {
    "平均值": {
      "avg": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}

配置中文分词器

ES默认的分词器是中文分词是按单个汉字分割。所以使用起来搜索结果不太准确。在ES的分词插件中，中文分词用的比较多的是IK分词器

github地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

下载好ES对应版本的插件，解压出来，放到ES的插件目录。重启ES，即可启用插件。

我们对比一下使用ES默认分词器和IK分词器的结果

默认分词器

使用IK分词器

IK分词器支持两种分词模式 1. ik_smart 2.ik_max_word

ik_smart模式

ik_max_word

两种分词模式的区别在于分词粒度的粗细问题。而standard分词直接按单个字符分割。

使用.NET Core的NEST客户端

ES的.NET客户端分为两个，一个是ElasticSearch.NET一个是NEST，NEST是高级的客户端库，提供更符合.NET程序员的操作api。ElasticSearch.NET更适合喜欢写DSL的程序员。一般我们都使用NEST。

创建索引


[ElasticsearchType(RelationName = "estest")]
    class ESTest
    {
        [Number(NumberType.Integer, Name = "id")]
        public int Id { get; set; }
 
        [Text(Name = "name")]
        public string Name { get; set; }
 
        [Number(NumberType.Integer, Name = "age")]
        public int Age { get; set; }
 
        [Text(Name = "info", Analyzer = "ik_smart")]
        public string Info { get; set; }
 
        [Date(Name = "createtime", Format = "yyyy-MM-dd||yyyy-MM-dd HH:mm:ss")]
        public DateTime CreateTime { get; set; }
    }
 
		var node = new Uri("http://localhost:9200");
        var settings = new ConnectionSettings(node);
        var client = new ElasticClient(settings);
 
            //创建索引
            var resp = client.Indices.Create("test", opt =>
           {
               return opt.Map<ESTest>(m => m.AutoMap());
           });
            Console.WriteLine("创建索引结果:" + resp.Acknowledged);
            Console.WriteLine(resp.DebugInformation);

插入数据


 var model = new ESTest()
            {
                Name = "青城1",
                Age = 20,
                Info = "顺其自然，不代表我们可以不努力，而是努力之后有勇气接受成败。",
                Id = 2,
                CreateTime = DateTime.Now
            };
 
            var indexResp = client.Index(model, i => i.Index("test"));
            if (indexResp.IsValid)
            {
 
            }

检索数据


 var res = client.Search<ESTest>(a => a.Index("test")
            .Query(a =>
                a.Match(m =>
                    m.Field(f => f.Info).Query("顺其自然"))));
            foreach (var item in res.Documents)
            {
                Console.WriteLine(item.Name + " " + item.Info);
            }

检索数据的写法基本上和DSL语法结构一致。学会DSL，用C#也可以写出正确的查询语句。

学会以上的基本操作，就可以算是对ES有一个基本的了解了。更多深入的知识点可以去ES官方文档学习。

NEST库地址:https://github.com/elastic/elasticsearch-net

官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/net-api/current/introduction.html

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